在中国的互联网诸多业务领域中，游戏一直是充当“现金牛”而存在的。但是，在游戏服务器端开发领域中的很多重要问题，并没有被明确的分辨出其特异性，从而得到专门的对待。我们不管是在业界开源领域，还是内部分享中，很少会有专门针对游戏业务特征进行专门设计的组件、类库或者框架。我们从游戏的客户端方面来看，一款专业的游戏客户端引擎，已经是游戏开发的标配，比如最早的Flash Builder，到后期的Cocos2d-X、Unity、Unreal；但是服务器端，我们几乎找不到同样重量级的产品。

在游戏服务器端开发所有要面对的问题中，有两个是最核心和最普遍的：一是和客户端的通讯；二是游戏登录用户的数据处理。对于和客户端通讯的这个问题，大量的游戏开发者会使用“通用”的开源组件，比如Protocol Buffer、Thrift、Jetty、Node.js等等通信或RPC框架。虽然针对游戏，还是要做大量的改造，但一般都有很多现成的代码可供修改。但是对于第二个问题，不管是memcache还是MySQL，或者是Redis，都不能完全满足游戏开发者的需求。很多团队尝试过各种组合和修改，试图创造出利用现有开源软件，建设既能迎合灵活的需求变化，又具备高延迟和高可用的数据处理系统，但最后这些努力基本上都很难圆满成功。因此我们在游戏服务器端代码中，还是充斥着大量的内存、缓存管理，数据同步、落地等等代码。而且每个游戏都要重新去写一遍这些类似的功能，不能不说一种浪费。

如果我们要想出一种能满足“游戏”这个业务领域的数据系统设计，那么就一定要搞清楚为什么在如此之多的开源项目和游戏团队中，没能实现完美契合的原因。

电子商务/一般互联网类业务的数据处理流程
Memcache、Redis、MySQL在一般互联网业务中的应用非常广泛。而且基本上能很好的应对各种常见的应用场景，包括类似BBS的社区、新闻门户、电子商务类系统。在企业内部信息系统中（Intranet），这一类数据软件也能发挥非常好的功效。由于电子商务类是其中最复杂的系统，所以我在这里以此为例说明，一般数据处理的流程是如何的。

假设我们浏览了一个网店，选中了一个商品，点击了下单这个流程，实际上需要的后台流程可能是下图所示：

从上面的分析大概可以总结出几个特点：

忍受延迟： 每个操作的延迟要求较低，操作频率不会太高。一般我们页面在5秒内打开，都不会引起太多客户的抗议。所以，就算我们处理一个请求的时候，后台进行多次的进程间调用，产生的延迟和带宽消耗也是可以忍受的。
在线交互少： 互联网业务大多数是基于浏览器的，所以在线用户之间很少实时交互。
数据分散： 一般来说，互联网应用的数据可以在多个不同的业务系统中共用，但是需要专门的业务模块来做管理，以维持数据的一致性。
数据变更面广： 系统需要持续处理很多数据变更，互联网业务有很大一部分数据是来源于普通用户、网络编辑、店主等等使用者，在使用的过程中，他们会大量的修改系统所存储的数据。
以上四个特点，导致了我们一般会把后台要处理的数据，分别用Cache系统和DB系统来处理。并且，我们一般会按业务功能划分模块，同时也划分业务系统。由于延迟和在线交互的需求较弱，所以使用大量进程来做模块隔离，依然是非常可行的，总体来说，就是一种比较“分散”的数据使用方式。

游戏类业务的数据处理流程
在各种游戏中，MMORPG是数据处理最为复杂的一类，也是最典型的一种“重服务器端”的游戏类型，因此可以作为游戏业务中通用性的参考标准。在MMORPG中，我们可以发现，数据的处理需求，和一般互联网业务大相径庭，它体现出的是一种明显的“集中”式的数据处理需求。

在游戏业务中，一般我们都会发现以下的特点：

延迟敏感： 游戏中用户会产生大量操作，都要求“实时”进行反馈，所以一般都不能忍受1秒以上的延迟，在大量动作类型的游戏中，一般都会要求服务器的反馈时延在50ms左右。因此游戏开发者都习惯于尽量减少后台进程间的交互，尽管这对提高系统吞吐量很不利。所以大部分游戏服务器端都有一个所谓“GameServer”，里面运行了游戏70%以上的功能。
大量实时交互： 在线游戏的特点，就是很多玩家可以通过服务器“看见”彼此，能实时的互动。因此我们必须要把用户的在线数据，集中到一起，才能提供互相操作的可能；而且A用户操作B用户的数据，是最常见的数据操作，所谓战斗玩法，就是互相修改对方的数据的过程。
数据集中： 游戏是一个几乎完全虚拟的世界，在游戏中的数据，实际上很少能在其他系统中产生价值。而游戏逻辑也禁止通过游戏以外的方式，修改游戏的数据。所以游戏中的数据，一般都会集中存放在单独的数据库中。由于没有数据共用的需求，所以也不需要把GameServer里面集中的逻辑划分出很多单独的进程模块来。
数据变更少： 实际上游戏的数据变更还是很快的，比如游戏中的每次中弹，都要减少HP的数值。但是游戏里的数据，一般都遵守这样一个规则：“变化越快的数据，重要性越低”。也就是说，游戏中是可以容忍一定程度的数据不一致和不完整的。而游戏中的数据，一般会分成两类：玩家存档和游戏设置。对于玩家存档来说，其单条数据量一般不大，但会有大量的记录数，因为每个玩家都会有一个存档。但是其读取、修改，一般很典型的和玩家的登录、登出、升级等业务逻辑密切关联，所以其缓存时机是比较容易根据业务逻辑来把握的。而对于游戏设置数据来说，几乎只有升级游戏版本的时候才会修改，大部分运行时是只读的，其缓存简单的读入内存就解决问题了。
一般的缓存系统的特点在游戏中的问题
根据以上的分析，我们可以看到，普通的缓存系统，如memcache和Redis，实际上其特点是不太适合游戏业务的：

一般跨进程的缓存系统，无法解决游戏要求的低延迟问题。级别是同机房，每次数据存取都需要10-20ms的时间，对于游戏战斗中大量的数据读、写来说，是很难接受的（但是一些回合制战斗、低频操作还是有用的）。
通用型的缓存系统或者数据库，一般都比较难集结多个进程，形成一个完整的数据存储网格。这让玩家间的互相交互产生了额外的难度，开发者必须先想办法确定玩家的数据在哪个后台进程上，然后才能去读写。一般的数据库或缓存系统，为了保证数据的一致性或者完整性，往往会需要牺牲一些分布式的能力。而这种牺牲在游戏业务中，其实是一种浪费，因为游戏的很多数据都无需这种能力。
通用性数据系统一般不依赖于特定的语言，所以很少能直接把某种“对象”存入到数据系统中。在游戏开发中，需要存储的数据结构数量往往是非常大量的：一个普通的游戏，基本上都会超过100种数据结构。对于每个数据结构，都去建表或者编写序列化/反序列化配置，是一种非常累人的工作。——明明在代码中，已经用编程语言定义了他们的结构，还要重复的搞一次。
根据上面说的这些问题，我们实际上是需要另外一种完全不同设计思想的数据系统。

本地分布式缓存服务的特点和优势
对于游戏业务来说，一个好用的数据系统，应该包括这样一些特点：

可以利用GameServer进程内的内存进行自动化的缓存管理。由于GameServer进程往往集中了大部分的逻辑运算，所以大部分的数据缓存也应该在这个进程中，这样才能符合游戏所需的延迟要求。
自动进行数据落地和容灾管理。由于游戏数据中有大量的“过程数据”，所以其一致性和完整性要求会稍微低于其他业务，所以应该利用这一点，让GameServer本身也可以是分布式的程序，从而提高系统整体的吞吐量。
具备良好的编程易用性。最好是能直接存取编程中的对象，避免反复对数据结构的描述，节省大量的开发时间。